CenseoQoE 开源项目使用教程

CenseoQoE 开源项目使用教程

CenseoQoE image and video quality assessment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenseoQoE

1、项目介绍

CenseoQoE 是由腾讯公司开发的一个图像和视频质量评价框架。该项目旨在通过算法评估图像/视频在终端用户眼中的主观体验质量。CenseoQoE 提供了一个从算法模型训练到应用落地的完整解决方案，主要包括 CenseoQoE-Algorithm 和 CenseoQoE-SDK 两部分。

• CenseoQoE-Algorithm: 这是一个通用的画质评价算法模型的训练框架，集成了自研的模型以及业界开源的算法模型，支持无参考和有参考的画质评价。
• CenseoQoE-SDK: 集成了针对多种业务场景训练好的画质评价模型，可直接对 UGC 视频、PGC 视频、游戏视频等做无参考/有参考的画质评价，实现开箱即用。

2、项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，你需要从 GitHub 上克隆 CenseoQoE 项目到本地：

git clone https://github.com/Tencent/CenseoQoE.git
cd CenseoQoE

2.2 安装依赖

根据项目文档，安装所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

2.3 运行示例代码

以下是一个简单的示例代码，用于使用 CenseoQoE-SDK 对视频进行画质评价：

from CenseoQoE import VideoQualityEvaluator

# 初始化评估器
evaluator = VideoQualityEvaluator()

# 加载视频文件
video_path = 'path/to/your/video.mp4'
evaluator.load_video(video_path)

# 进行画质评价
result = evaluator.evaluate()

# 输出结果
print(f"视频质量评分: {result['score']}")

3、应用案例和最佳实践

3.1 视频编解码优化

在视频编解码过程中，CenseoQoE 可以用于实时评估编码后的视频质量，帮助开发者优化编码参数，提升最终用户的观看体验。

3.2 画质增强

在画质增强应用中，CenseoQoE 可以用于评估增强后的视频质量，确保增强算法的效果符合预期，提升用户体验。

3.3 竞品分析

在竞品分析中，CenseoQoE 可以用于对比不同产品的视频质量，帮助企业了解自身产品与竞品的差距，制定相应的改进策略。

4、典型生态项目

4.1 VMAF

VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）是一个广泛使用的视频质量评价工具，CenseoQoE 可以与 VMAF 结合使用，提供更全面的视频质量评估。

4.2 FFmpeg

FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，CenseoQoE 可以与 FFmpeg 集成，实现视频处理和质量评估的一体化解决方案。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 CenseoQoE 项目进行图像和视频质量评价。希望本教程对你有所帮助！

CenseoQoE image and video quality assessment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenseoQoE